摘要
一种面向胃癌病理图的病变逐层级分类方法，包括以下步骤：1)图像预处理与有效Patch裁剪，提取包含足够组织信息的区域以提升模型训练效果；2)利用跨胃癌级别的有监督对比学习提取癌症病理特征，减少相邻级别病变特征之间的混淆影响；3)使用门控注意力机制对Patch进行评分，获取关键病变区域的重要性分布；4)构建Patch级基于癌症严重程度优先级的多层级分类结构；5)使用构建的模型对病理图片进行预测；6)对模型预测结果进行后处理，生成癌变区域热力图与可视化图像，辅助医生诊断。本发明能更精准地区分不同级别的癌变区域，显著提升智能病理图诊断系统在实际应用中的可解释性和鲁棒性。
